Моделирование образа проблемной ситуации медицинской диагностики: перспективы и состояние вопроса
- Страницы / Pages
- 77-84
Аннотация
Рассмотрены актуальность и перспективы моделирования образа диагностической медицинской проблемы посредством имитации смешанных, интегрированных визуально-образных и вербально-знаковых представлений о проблеме экспертами, а также имитации коллективного переструктурирования редуцированного представления проблемы методами гибридных интеллектуальных систем как систем поддержки принятия диагностических решений с когнитивной визуализацией проблем, встающих перед специалистом-врачом.
Abstract
The paper considers the topicality and challenges of the approach for improving the quality of diagnosis by modelling of the image of diagnostics medical problem as an imitation of integrated combined visual-figurative and verbal-sign representations of the diagnostic problem by experts, and also by modelling collective restructuring of the reduced representation of the problem according to the conception of the council using hybrid intelligent systems as diagnostic decision support systems with cognitive visualization of medical diagnostic problems.
Список литературы
1. Спиридонов В. Ф. Психология мышления: Решение задач и проблем : учеб. пособие. М., 2006.
2. Решение сложных задач коммивояжера методами функциональных гибридных интеллектуальных систем / под ред. А. В. Колесникова. М., 2011.
3. Колесников А. В. Гетерогенные естественные и искусственные системы // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте : сб. науч. тр. VII Междунар. науч.-техн. конф. М., 2013. Т. 1. С. 86—103.
4. Сиббет Д. Визуализируй это! Как использовать графику, стикеры и интеллект-карты для командной работы / пер. с англ. П. Ракитина. М., 2014.
5. Роэм Д. Практика визуального мышления / пер. с англ. П. Миронова. М., 2014.
6. Искусственный интеллект : в 3 кн. : справочник / под ред. Д. А. Поспелова. М., 1990. Кн. 2 : Модели и методы.
7. Хачумов В. М., Виноградов А. Н. Разработка новых методов непрерывной идентификации и прогнозирования состояния динамических объектов на основе интеллектуального анализа данных // Математические методы распознавания образов : доклады XIII Всерос. конф., посвящ. 15-летию РФФИ. СПб., 2007. C. 548—550.
8. Кобринский Б. А. Значение визуальных образных представлений для медицинских интеллектуальных систем // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 3. С. 3—8.
9. Vardell E., Bou-Crick C. VisualDx: A Visual Diagnostic Decision Support Tool // Med. Ref. Serv. Quarterly. 2012. Vol. 31, iss. 4. P. 414—424.
10. Рассом Ф. Тенденции программного обеспечения в области визуализации данных для бизнес-пользователей // ВРМ World. 2000. URL: http://iso.ru/ ru/press-center/journal/1831.phtml (дата обращения: 11.04.2019).
11. Plaisant C., Mushlin R., Snyder A. et al. LifeLines: Using Visualization to Enhance Navigation and Analysis of Patient Records // AMIA Annual Fall Symposium. Bethesda, 1998. P. 76—80.
12. Wang T. Interactive Visualization Techniques for Searching Temporal Categorical Data : PhD Dissertation. 2010.
13. Артищева Л. В. Проблема образа психического состояния и субъективного (ментального) опыта человека в отечественной и зарубежной литературе // Матер. V Зимней школы по психологии состояний / под ред. М. Г. Юсупова. Казань, 2011. С. 5—9.
14. Зинченко В. П., Вергилес Н. Ю. Формирование зрительного образа: исследование деятельности зрительной системы. М., 1969.
15. Бунге М. Интуиция и наука. М., 1962.
16. Ошанин Д. А. Предметное действие и оперативный образ: Избранные психологические труды. М. ; Воронеж, 1999.
17. Майоров А. А. Пространственное когнитивное моделирование // Перспективы науки и образования. 2014. № 1. С. 33—37.
18. Румовская С. Б., Колесников А. В., Кириков И. А. Моделирование коллективных решений виртуальным консилиумом // Искусственный интеллект и принятие решений. М., 2018. № 4. С. 20—31.